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前两天和一个朋友聊天时，他说："现在AI这么厉害，随便问什么都能回答，感觉太神奇了。"

我笑着问他："那你觉得AI帮你解决问题了吗？"

他愣了一下："说实话，经常得到的答案不够准确，有时候答非所问，感觉不太会用。"

这让我想起了刚学开车的时候。光有一辆好车是不够的，我们还要知道什么时候加速、刹车，什么时候打方向。开车技术是练出来的，用AI也是一样。

现在很多人都在谈论AI多么强大，却很少有人静下心来认真学习如何使用它。就像我们手机里装满了各种强大的APP，但最后真正会用的可能只有那么几个。

与其感叹AI有多厉害，不如花点时间学习怎么用好它。

该怎么提问才能让AI理解我们的意图？

怎样的提示语能得到更准确的回答？

遇到答非所问的情况要如何修正？

这些都需要我们一点一点去摸索和学习。

2025年春节DeepSeek的横空出世，深度使用了一段时间，我发现过去我所依赖的提示词技巧已经不再管用了。

所以我梳理了一下DeepSeek新的使用方法，写成文章。

方便大家在春假结束后的第一时间可以用上这个国产AI效率神器，效率翻倍。

如果觉得我写的不错，可以留言告诉我，也可以点个关注，或者爱心，你的鼓励是我持续创作的动力。

一、DeepSeek和其他AI工具不一样

为什么DeepSeek和过往常用的ChatGPT-4o、Cladue等大模型不一样？

因为DeepSeek是推理模型，而其他模型是指令模型。

推理模型最大的特点在于它能够深入理解用户的真实意图，无需用户提供具体的操作指令。之前ChatGPT-O1就是推理模型，但它一个月要200美元。

推理模型就像一个善解人意的助手，能够理解我们日常交谈中的自然表达，不要求用户掌握特定的提示词或模板。

在处理问题时，DeepSeek不会简单地堆砌信息，而是会深入思考，给出富有洞察力的答案。

总结下来就是：推理模型更能理解用户需求，可以深度思考，给出用户想要的东西。

所以也导致了很多过去的AI使用技巧的变化。

1、欺骗技巧失效

像“做得好，就给小费”和“我是个残疾人”这样的欺骗性提示词效果就没有之前好了，DeepSeek可以通过思考链推论出来用户在欺骗它，而且这些冗余的信息还会影响DeepSeek对用户真实场景的判断，导致推理出现问题。

下面这个给小费就被它发现在欺骗它了。

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

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